はじめに こんにちは。Clientグループ所属エンジニアの井上です。 本記事では、広告ログを集計するアーキテクチャの一部を刷新した「広告ログ基盤リアーキテクチャ」について以下の内容を中心に紹介します。 新旧広告ログ基盤の概要 広告ログ基盤リアーキテクチャの進め方で良かった方針 なお、以下の内容については本記事では特筆せず別の機会に譲ります。 詳細な技術選定やその方針 リアーキテクチャの効果 本記事で紹介する方針の考え方はどのようなシステムに対しても応用できると考えていますので、本記事が読者の皆様にとって少

はじめに 事前知識 スクラム Codex CLI AI-Scrumで何ができるのか 概要 1. 要件整理AI（プロダクトオーナー）が動く 2. 設計AI（アーキテクト）が設計書を作成 3. タスク分解AI（プランナー）が作業を細分化 4. 開発AI（デベロッパー）が実際のコードを生成 5. 品質管理AI（QA）がテストコードを作成・実行 6. ドキュメント作成AI（ドキュメンター）が説明書を生成 使い方 ステップ1：インストール ステップ2：やりたいことを書く ステップ3：コマンド実行 特定の工程から再開

ゾーン分析は、プロジェクトの品質を定量的に評価する手法です。テスト密度とバグ密度を用いてプロジェクトの状況を可視化し、品質管理やプロセス改善などに役立つ方法を説明します。

夜遅くまで不具合を一つひとつ丁寧に潰し、品質を維持するために奔走している…。 にも関わらず、その努力がなかなか正当に評価されないという現実にお悩みの方もいらっしゃるのではないでしょうか。 ソフトウェア開発の現場では、QA（品質保証）やテスト業務は「リリースできて当たり前」「バグがないのは当然」といった見られ方をされがちです。 開発メンバーが新しい機能を実装すれば、その成果は「機能が追加された」という形で明確に現れます。 しかし、QAの努力は「何も問題が起きなかった」という、一見すると地味な結果としてしか示

こんにちは、Amazon Connect ソリューションアーキテクトの梅田です。 2025 年 9 月のアップデートまとめ はお読みいただけましたでしょうか。今月も 以下の内容でアップデート 情報をお届けします。皆さんのお役に立つ内容があれば幸いです！ 注目のアップデートについて 2025 年 10月のアップデート一覧 AWS Contact Center Blog のご紹介 AWS Black Belt オンラインセミナー (Amazon Connect 関連) 1.注目のアップデートについて Amaz

MLOpsエンジニアの tomoppi です。 データエンジニアリング部 データサイエンスグループ（以下、DS G）に所属し、ML/LLM基盤の構築・改善に取り組んでいます。 概要 2025年4月、タイミーPlatform EngineerのMoneyForestさんが、 「タイミーにおけるProduction Readiness Checkの取り組み」 という記事を公開しました。サブシステムや新規サービスのリリースに際しての評価基準を定めたもので、MLOpsとしても参考になる部分が非常に多くありました。

ソフトウェア開発におけるテスト工程は、品質を保証するための重要なプロセスですが、「今、どこまで終わっているのか？」という進捗の把握が困難になりがちです。 特にプロジェクトの規模が大きくなると、進捗報告が口頭や分散したExcelファイルに頼ってしまい、正確な状況が見えづらくなる「情報のブラックボックス化」が深刻な課題となります。 もし、プロジェクト内で「どこまで終わってる？」という言葉が頻繁に交わされているとしたら、それはテスト進捗の見える化に赤信号が灯っている危険なサインです。 進捗が不透明な状態は、リリ

はじめに QAグループのWebチームのroです。 実際のQA案件業務においては、中古車のテストデータを大量に生成する必要がありますが、その手順は複雑で注意点も多く、作業には多くの時間を要していました。 この課題を解決するため、Playwrightを活用し、中古車データ生成の全工程を自動化しようと思っています。 この取り組みを社内の「Vibe Coding」イベントにおいて実施し、Vibe Codingの手法を用いて中古車データ自動生成用のPythonスクリプトを実装しました。 Vibe Codingとは？

こんにちは、2年目の加藤です！ 私は現在、データエンジニアとして、Google Cloudを活用したデータの取得や加工、整形などを担当しています。データ取得をCloud Run上でPythonを動かしたり、リソースをTerraformで管理する上で、GitHubを利用しています。前回の記事では、GitHubを利用する上でのGitの概念やGitコマンドを書きましたが、本記事では、共同で開発を行う上でのGitHubの運用方法のお勧めを共有したいと思います。 おさらい 本記事では、ブランチという考えが多くでてき

.entry .entry-content ul > li > ul { display: none; } .entry-content td { text-align: left; } はじめに こんにちは、新規事業部フロントエンドブロックの安土琢朗です。普段はZOZOマッチのFlutterアプリ開発を担当しています。 ZOZOマッチは2025年6月にリリースされた、ゼロから立ち上げたマッチングアプリです。 zozomatch.jp 本記事では、開発初期から取り組んできたデザインシステムの導入によって、

前回 は、QAイネイブリングを進めた先におけるQAエンジニアの動き方・位置づけの変化についてお話しました。QAエンジニアから他のロールへの技術移転を行っていくとQAエンジニアは不要になるのか、という問いに対し、 ニーズは変化しつつも不要にはならないはず イネイブリング後の姿を描くことが大切である というのが私の考えです。 今回は、この「ニーズの変化」への対応や、いわゆる「この先生きのこるには」に関連して、QAエンジニア側はどうすればよいのかを考えていきましょう。 ＜QA活動のスキル伝達「イネイブリングQA

はじめに ども！今月はがっつりと開発期間をいただいて、社内で活用できるサービスを作成しつつ、AIとの開発検証を進めている龍ちゃんです。作るものが多くてあっちにフラフラこっちにフラフラって感じです。 今回は、「 Claude Code革命！3フェーズ開発で効率的な開発：計画→実装→検証術 」で提唱した「計画ドキュメント」を用いての開発を3カ月ほど続けたので、そこに対する知見を書いていこうと思います。 結論は「計画ドキュメント」ってめちゃくちゃ大事じゃね？ってお話です。 問題：AIに丸投げすると何が起きるか

技術広報Gの中西です。（FACTORY EC開発G・QAグループ兼務）こちらの記事は先日9/12にお台場で開催された InnerSource Gathering Tokyo 2025 についてのレポートになります。 インナーソースという言葉を耳にする機会は、ここ数年でぐっと増えてきました。弊社でもテックブログの開発やエンジニア文化の醸成を通じて、インナーソースカルチャーを推進するための小さな積み重ねを続けています。 今回のイベントでは学びが多く、私たちの取り組みこそがインナーソースカルチャーにつながってい

こんにちは。Sqripts編集部のハチワレと申します。 かつてはフロントエンドやUI開発に携わり、テクニカルサポートも経験しましたが、現在の私の主戦場はマーケティング。「非エンジニア」を称しています。 今回は、非エンジニアの私がGoogle Cloudの認定資格、 Generative AI Leader （生成AIリーダー）に挑戦した理由、学習方法から、合格の軌跡を記事にしました。 この認定資格は、公式サイトによると「実践的な技術経験の有無を問わず、あらゆる職務のすべての方を対象」としており、以下の分野

ラクスでメールディーラーのUIUXデザインを担当しているたけしまです。 AIを活用した製品づくりに向け、上流工程から参画し、日々業務に取り組んでいます。最近では、社内でも業務効率化やナレッジの蓄積、雑務の処理などにAIを活用するようになってきました。 顧客ヒアリングの情報を収集・分析する際にもAIを活用していますが、顧客の声が蓄積されるにつれ、顧客から見たAIがどんな存在で、何を期待しているのかが少しずつ見えてきました。今回は、その気づきをデザイナー視点のAIの価値と併せてご紹介したいと思います。 顧客視